Python 财经新闻词云分析 Python 财经新闻词云分析是通过使用 Python 语言对财经新闻进行文本分析和数据挖掘，以词云的形式直观地展示财经新闻的关键信息。该分析过程主要涉及到数据获取、数据清洗、词云生成三个步骤。 数据获取 在该实验中，我们使用了 tushare 库来获取财经新闻数据，tushare 是一个免费的数据开源包，提供了股票、期货、宏观、基本面等数据。通过使用 tushare 库，我们可以获取到财经新闻的标题、内容、时间等信息。 数据清洗 在获取到财经新闻数据后，我们需要对数据进行清洗，以便进行后续的词云分析。在该实验中，我们保留了标题和阅读次数两个字段，以便后续的词云生成。 词云生成 在词云生成步骤中，我们使用了 jieba 库对新闻标题进行分词，并生成词云。jieba 库是一个中文分词工具，可以将中文文本分割成单个关键词。在该实验中，我们使用了 WordCloud 库来生成词云，并将其展示在中国地图的背景上，以便更好地展示财经新闻的关键信息。 词云分析 通过词云分析，我们可以快速地过滤掉不必要的信息，并将财经新闻的关键信息直观地展示出来。在该实验中，我们生成了财经新闻的词云，展示了财经新闻的关键信息。 结论 Python 财经新闻词云分析可以帮助我们快速地获取财经新闻的关键信息，并将其直观地展示出来，以便更好地了解财经新闻的趋势和热点。该技术可以广泛应用于财经新闻分析、文本分析等领域。 知识点： 1. Python 语言 2. 财经新闻词云分析 3. 数据获取（tushare 库） 4. 数据清洗（保留字段） 5. 词云生成（jieba 库和 WordCloud 库） 6. 文本分析 7. 数据挖掘 相关技术： 1. Python 语言 2. tushare 库 3. jieba 库 4. WordCloud 库 5. pandas 库 6. matplotlib 库 7. plt 库

携程游记爬取+词云分析

基于python的词云分析，里边包含实现功能的所有文件

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Python实战应用代码-爬取电视剧赘婿评论-词云分析

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这可以用来做词频词云分析素材。分析红楼梦中人物出场频率，前八十回和后四十回的风格有什么差异，是不是曹雪芹一人完成。

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